长江潮汐河段污染物传输动态与应急供水风险评估

针对长江三角洲潮汐河流区域污染物迁移规律及应急供水风险评估，本研究开发了高分辨率二维水动力-污染物传输耦合模型，揭示了潮汐与径流相互作用对污染物输运的影响机制。结果表明：高流期污染物迁移速度约为低流期的2倍，潮汐回流显著延长下游污染物滞留时间，增加供水风险。构建了包含三级风险、五类评估指标的新型风险框架，经案例验证发现常州、无锡、靖江等区域存在4小时内污染物威胁取水口的高风险，南通与张家港也存在应急供水储备不足等问题，为潮汐三角洲地区水安全规划提供了科学依据。

　　

李增辉|王鹏|任富田|郭兆|刘淑贤|黄雷

中国南京大学环境学院，国家水污染控制与绿色资源循环利用重点实验室，南京 210023

摘要

应急供水（EWS）是指在发生污染事件或基础设施故障等水危机时，从替代水源储备的水用于居民使用。在河口地区，由于经常遭受自然灾害且容易发生释放有害化学物质的突发事件，因此应急供水风险（EWSR）对城市水资源安全至关重要，这涉及到潮汐动态与河流流量的相互作用。尽管河流-潮汐水动力学已得到广泛研究，但在理解污染物传输过程及其对EWSR的影响方面仍存在重要空白。在本研究中，我们为长江口开发了一个高分辨率的二维水动力学和污染物传输模型，证明了河流-潮汐相互作用显著影响污染物传输。结果表明，高流量时期的传输速度大约是低流量时期的两倍。同时，潮汐回流加剧了下游地区的污染物滞留，延长了污染物停留时间并增加了相关风险。此外，我们提出了一个评估河口地区EWSR的新框架，该框架整合了三个风险等级和五个连续标准。案例评估结果显示，高风险区域包括常州、无锡和靖江，这些地区的污染物可能在4小时内到达取水口，给及时关闭水源带来挑战。南通和张家港也被认定为高风险区域，其中南通存在应急供水（EWS）和应急储水（EWSt）的不足，而张家港仅存在应急供水不足的问题。这一框架为积极的风险评估和应急规划提供了实用工具，有助于提高面临复杂水动力学条件和污染威胁的河口地区的水资源安全。

引言

河口地区极易受到暴雨、洪水、台风和风暴潮等自然灾害的影响，同时这里通常拥有众多工业园区、密集的航运活动和高人口密度。因此，突发事件可能导致化学物质泄漏，污染河流饮用水源，对城市水资源安全构成严重威胁。当泄漏物为高溶解度、不易挥发且毒性极强的化学物质时，这些风险尤为严重，因为这些物质在水中难以降解，导致受影响地区的水供应长期中断（Cooper, 2014; Jin et al., 2020; Schade et al., 2015; World-Health-Organisation, 2017b; Xu et al., 2019）。在主要水源受到污染时，市政当局通常依赖应急供水（EWS），如地下水或其他河外湖泊来维持居民用水。然而，长期污染会耗尽应急储水量（EWSt），加剧饮用水短缺的风险。在河口地区，河流流量与潮汐流之间的复杂水动力学相互作用进一步加剧了应急供水风险（EWSR），这对污染物的空间和时间分布有显著影响（Oliveira et al., 2012; Zhang et al., 2022; Zong et al., 2024）。中国的一些重大污染事件，如2005年的松花江硝基苯泄漏事件（World-Bank-Group, 2010; Zhang et al., 2010），清楚地展示了这种脆弱性：一旦关键水源受到污染，整个受影响区域的广大人口可能在数小时内面临应急供水短缺。因此，对于严重依赖河流水源的高人口密度地区，减轻EWSR对于确保突发污染事件期间的水资源安全至关重要（Behzadi et al., 2022; Huang et al., 2016; World-Health-Organisation, 2017a）。

然而，河口水动力学的复杂性给理解污染物传输过程及其对EWSR的影响带来了挑战。尽管在阐明河流-潮汐相互作用及其对河口流量制度的影响方面取得了显著进展，但仍有许多不足。研究表明，正压潮汐、河道几何形状、底部摩擦力和河流流量之间的非线性相互作用会扭曲和减弱河口-三角洲系统中的潮汐信号（Cai et al., 2023; Colombera et al., 2019; Flinchem and Jay, 2000; Gan et al., 2024; Godin, 1985; Guo et al., 2015; Lu et al., 2015; Puig et al., 2016）。先进的水动力学模型已被广泛用于研究河口潮汐动态（Buschman et al., 2009; Cai et al., 2014; Calero Quesada et al., 2019; Elahi et al., 2020; Guo et al., 2020）以及以平流为主的污染物传输过程（Balachandran et al., 2008; Chau and Jiang, 2002; Chen et al., 2015; Liu et al., 2011; Zhang et al., 2022; Zhou et al., 2011），通过结合复杂的河道几何形状和精确的边界条件，提供了高分辨率的水位、流场和污染物浓度场数据。虽然这些模型极大地增强了我们对河口动力学的理解，但它们在污染物传输方面的应用通常仅限于特定场景或局部效应，未能有效应对大规模污染事件及其对城市水资源管理的影响。

一些研究探讨了突发污染事件对饮用水源的影响，特别是在不同水文条件下的污染物停留时间和羽流传输模式。例如，高河流流量已被证明可以加速污染物传输（Behzadi et al., 2022），加快污染物浓度衰减（Sang et al., 2024），并减少停留时间（Liu et al., 2011; Shen and Haas, 2004），而潮汐回流则会延长污染物滞留时间并增加局部污染风险（Balachandran et al., 2008; Thouvenin et al., 1997）。然而，这些研究很少将其发现扩展到全面的EWSR风险评估框架中，也没有评估实际场景下的应急供水中断或不足程度。此外，虽然一些研究量化了河口中的污染物停留时间以评估水体吸收能力（Dias et al., 2009; Zainol and Akhir, 2022），但它们的重点往往在于环境影响，而非极端污染事件对城市供水系统带来的运营挑战。在这种情况下，结合地理空间风险映射的风险评估框架在识别环境趋势和确定优先预防区域方面发挥了重要作用（Neshat et al., 2014; Torkashvand et al., 2023）。值得注意的是，尽管河口三角洲和洪泛区包含城市和非城市区域，但无论其城市分类如何，所有依赖集中供水系统的地区都需要进行同等的风险评估和管理。然而，将突发污染物释放与应急供水风险明确联系起来的全面研究在长江的潮汐段仍较为有限。这种相对不足主要是由于河口复杂的多通道几何结构和强烈的河流-潮汐相互作用，这导致研究重点一直集中在更广泛的水动力学问题上（例如盐水入侵），再加上获取用于将物理模拟与管理框架相结合的碎片化运营数据（如取水计划和备用储水）的挑战。

本研究旨在通过研究潮汐段中污染物的传输动态及其对河口地区EWSR的影响来填补这些空白。通过将水动力学和污染物传输建模与风险评估框架相结合，我们提供了一种新的视角来减轻突发污染事件相关的风险。具体而言，本研究旨在：1）了解受潮汐-河流水动力学影响的污染物动态传输模式；2）评估不同水文条件下的大规模污染物释放的风险特征；3）提出一个风险评估框架，以量化EWSR并指导应急水资源规划。从本研究获得的见解有望推进对潮汐段中污染物传输的科学理解，并为管理河口地区的EWSR提供主动策略。

研究区域

长江口位于长江下游（图1），具有受季风驱动的水文制度和由河流与海洋相互作用形成的动态河口形态。该地区的降雨模式受东亚夏季季风控制（年降水量有60%发生在6月至8月之间），同时受到全球变暖（极端天气加剧）、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）变化（拉尼娜现象导致的降雨增加）和热记忆效应的影响

模型性能

L1站的潮汐数据来自中国沿海潮汐表中的江阴潮汐站，时间跨度为2019年11月15日00:00至2019年12月30日00:00（图4a）。为了提高潮汐模拟的准确性，在每个半月潮汐周期内，C1和C2站点分别测量了两次流速和方向数据。C1站的监测时间为2018年1月18日10:00至2018年1月19日12:00，以及2018年1月18日18:00至

模型合理性和潮汐段中的污染物传输动态

一个稳健的数值模型是准确评估污染物传输动态的基础。对于像长江口这样的大型复杂河口系统，二维模型在准确性和计算效率之间提供了最佳平衡。一维模型虽然计算效率高，但无法解决宽阔河道中的横向扩散过程，而这对于评估位于不同河岸的取水口的风险至关重要。相比之下，三维模型

结论

在本研究中，我们分析了受河流潮汐动态影响的污染物羽流传输。随后，我们开发了一个有效的EWSR评估框架，并将其应用于长江口。结论总结如下：

• (1)
  在长江口，河流流量在月时间尺度上有显著变化，而潮汐条件相对稳定。因此，不同流量时期的传输速度和振荡范围的主要差异

CRediT作者贡献声明

李增辉：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，可视化，软件开发，方法论，正式分析，数据管理，概念化。王鹏：撰写——审稿与编辑，验证，监督，方法论，资金获取，概念化。任富田：方法论，正式分析。郭兆：方法论，正式分析。刘淑贤：方法论，正式分析。黄雷：撰写——审稿与编辑，监督，资金获取，概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划（2023YFC3205703）、国家自然科学基金（42477499）、江苏省自然科学基金（BK20231327）和江西省重点研发计划（20252BCF320030）的支持。感谢“国家地球系统科学数据中心，中国国家科技基础设施”的数据支持（http://www.geodata.cn）。